非牛顿流体剪切稀化特性的分子动力学模拟

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非牛顿流体在微流控系统及生物医学等领域具有广泛应用.采用分子动力学模拟方法,以羧甲基纤维素钠分子和水分子构成的系统为研究对象,模拟了不同剪切速度下羧甲基纤维素钠溶液的构型演变,采用溶质分子的均方位移和近表面水分子层的相对剪切速度表征溶液黏度的变化,着重分析了氢键作用对溶液黏度变化的影响.结果表明:羧甲基纤维素钠溶液中水分子与溶质分子相互吸引形成更致密的氢键网络,使得溶液黏度增加.当对溶液施加剪切作用时,溶质分子上与碳相连的氢原子与水氧原子之间的径向分布函数峰值减小,二者形成的氢键作用减弱.在剪切作用下,溶
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受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来构建图级别的表示向量,这会导致特征过度压缩以及特征平移等问题.针对这些问题,提出基于全局对齐策略的图卷积网络,通过构建子图特征近似分布将图表示特征向量做全局对齐,在避免过度压缩和特征平移、有效提高下游分类网络对于特征信息挖掘效率的同时,又利用子图特征的分布信息,进一步学习图数据之间内在的结构相似性,从而提升整体网络对于图分类任务的推理能力.在多个图分类数据集上的实验结果表明,采用全局对
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通过直接提取结构动态测试时序数据中的特征来实现结构的损伤识别,基于重力坝有限元模型在不同损伤情况下生成的加速度时序数据对循环神经网络进行训练和测试,以对循环神经网络在结构损伤识别中的应用进行研究.首先比较了传统循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)循环神经网络和门控循环单元(GRU)神经网络的性能,然后采用网格搜索和随机搜索对LSTM循环神经网络的超参数进行优化.结果表明,相较于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环单元(GRU)神经网络,LSTM循环神经网络在不同损伤工况下的识别准确率均有提升,
大偏差理论是研究随机问题渐进性的有效工具.在样本非独立同分布(i.i.d)条件下,对随机规划问题最优值的指数收敛性进行研究.对通常的随机规划问题在目标函数满足全局Lipschitz条件时,利用G?rtner-Ellis大偏差定理建立其最优值的指数收敛性.把类似的方法应用到极小极大随机规划问题中,给出了其最优值的指数收敛性.
针对典型年径流过程设计计算中的年、月径流丰枯遭遇概率问题,选取Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula函数构建年、月径流二维联合分布,采用条件分布概率密度函数计算丰水年、平水年、枯水年的最有可能径流过程,以黄河上游流域为例进行分析计算,并与传统方法求得的径流过程进行比较.结果表明,基于联合分布条件概率推求典型年径流过程可有效避免极端月径流值的影响,使典型年径流过程更具有丰水年、平水年、枯水年的代表性,并且年、月径流在汛期具有更高的同频性,与流域的季风气候、降雨特征
基于绝缘体上硅的微环谐振器由于成本低、结构紧凑和集成度高等优点,是构成波分复用器、调制器以及光开关等的核心器件.然而,该类器件由于芯层与覆盖层间的高折射率差,具有较大的偏振相关性,在诸多使用偏振无关器件的应用中受到限制.本文基于亚波长光栅和三明治结构设计了一种偏振无关微环谐振器,通过改变三明治结构中低折射率层SiNx的折射率,同时结合耦合区亚波长光栅的结构参数优化,最终消除微环谐振器的偏振相关性.运用三维有限时域差分法进行建模仿真,对器件的结构参数进行了优化.结果表明,器件在TE和T
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针对现有卫星观测任务可调度性预测模型难以建模长时间间隔的观测任务依赖关系的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)的卫星对地观测任务可调度性预测模型.该模型以卫星历史规划方案作为学习样本,能够以较低计算代价较高准确率地预测出对地观测任务集合中可以被响应的子集.该模型首先通过多层全连接感知机神经网络提取任务属性间的关联关